FAST协议解析（五）开源解析库mFAST的使用

前面已经介绍了大部分FAST数据类型和操作符的解析方法，认真看完的话就可以自己去实现一个FAST数据解析工具了，然而实际上并没有必要重新造轮子。
开源的FAST协议解析库有quickfast以及mFAST，都是用c++开发的

根据mFAST的文档来看，mFAST性能要比quickfast好一些。
从编译依赖库来看，两者都需要用到boost库的一些hpp文件，quickfast还需要一些别的东西，mFAST需要依赖tinyxml2。
综上，建议使用mFAST。

mFAST编译

1	$ git clone --recursive https://github.com/objectcomputing/mFAST.git

先将代码clone到本地，然后进入到mFast目录，创建build文件夹。

1 2	$ cd mFAST $ mkdir build

去http://www.boost.org/下载boost库，解压到/usr目录下，设置BOOST_ROOT环境变量

1 2	$ tar -C /usr -xvf boost_1_64_0.tar.gz $ export BOOST_ROOT=/usr/boost_1_64_0

进入刚刚创建的build目录，执行

1 2	$ cmake .. $ make

接下来就是漫长的编译过程，如果是多核的话可以使用make -j8加速编译。

在 mFast/build/lib/目录下的4个静态库就是最终成果了，另外在 mFast/build/example/目录下有示例程序，对应示例程序的原码在 mFAST/examples/

以上是Linux下的mFast编译过程，需要用到CMake。

在Windows下也差不多，不过Windows下就不止需要用到boost的hpp文件了，还需要boost的库，因此需要先编译一遍boost再去用CMake生成vs的sln解决方案文件，然后用vs编译即可。

github上的编译说明文档

在文档的末尾也给了一个简单的CMake file示例。

在 mFAST/build/bin/下有一个程序fast_type_gen-1.3.0，用来将fast模板文件转换为mFast可识别的头文件，似乎用include头文件的方式效率会比直接读取xml模板文件高一些。

使用mFast进行解码

hello_world
这是example里最简单的例子，源代码就一个cpp文件，位于 mFAST/examples/hello_world/hello_world.cpp

//模板文件写死
static const string fast_template =
    "\
<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\" ?>\
<templates xmlns=\"http://www.fixprotocol.org/ns/fast/td/1.1\">\
    <template dictionary=\"1\" id=\"1\" name=\"HelloWorld\">\
         <string id=\"58\" name=\"Text\">\
             <default value=\"\"></default>\
         </string>\
    </template>\
</templates>\
";
//一段FAST数据流
// 58=HelloWorld<SOH>
static const string fast_message =
    "\xE0\x81\x48\x65\x6C\x6C\x6F\x57\x6F\x72\x6C\xE4";
int main() {
  //模板读取构造
  dynamic_templates_description description(fast_template);
  const templates_description* descriptions[] = {&description};
  //声明一个fast解析器
  fast_decoder decoder;
  //使用对应模板
  decoder.include(descriptions);
  const char* start = fast_message.c_str();
  const char* end = start + fast_message.length();
  cout << "Decoding message \"58=HelloWorld<SOH>\":" << endl;
  cout << endl;
  //调用解析器decode方法解析数据
  message_cref msg = decoder.decode(start, end);
  cout << "Template id: " << msg.id() << endl;
  cout << "Template name: " << msg.name() << endl;
  cout << endl;
  //取msg的第一个字段
  ascii_string_cref field = static_cast<ascii_string_cref>((msg)[0]);
  cout << "Field id: " << field.id() << endl;
  cout << "Field name: " << field.name() << endl;
  cout << "Field content: " << field.c_str() << endl;
  cout << endl;
  cout << "Encoding message to JSON:" << endl;
  ostringstream json_message;
  //将解析结果转换为json格式
  bool result = encode(json_message, msg, 0);
  if (result) cout << "Success: " << json_message.str() << endl;
  return 0;
}

其中需要注意的是

1 2	//调用解析器decode方法解析数据 message_cref msg = decoder.decode(start, end);

FAST数据流里是有多条消息的，因此每次调用这个方法会转换出一条消息，并且会将start指针向后偏移到下一条消息开始的位置，因此需要循环调用该方法，直到start==end

for(size_t i=1;start!=end;++i){
  message_cref msg = decoder.decode(start, end, false);
  cout <<"["<<i<<"]"<< "Encoding message to JSON:" << endl;
  ostringstream json_message;
  result = encode(json_message, msg, 0);
  if (result){
    cout << "Success: " <<endl<< json_message.str() << endl<<endl;
  }  
}

以上就是最基础的mFAST使用方法。

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